Areas of Focus
- 机器学习
- 计算机视觉
- 大模型架构
Academic Background & Achievements
- 2022年7月加入计算机科学与技术学院
- 在CCF-A等高水平会议和期刊上发表论文十余篇
Publications
- MonoNeRD: 单目3D对象检测的NeRF-like表示, 徐俊凯, 彭亮, 程浩然, 李浩, 钱伟, 李科, 王闻箫*, 蔡登, 2023
- PVT-SSD: 带点体素变换器的单阶段3D对象检测器, 杨宏辉, 王闻箫, 陈明浩, 林彬彬, 何通, 陈华, 何晓飞, 欧阳万里, 2023
- CrossFormer: 依靠跨尺度注意力的多功能视觉变换器, 王闻箫, 姚露, 陈龙, 林彬彬, 蔡登, 何晓飞, 刘伟, 2022
- Graph R-CNN: 使用语义装饰的局部图进行精确的3D对象检测, 杨宏辉, 刘子立, 吴小培, 王闻箫*, 钱伟, 何晓飞, 蔡登, 2022
- 用于点云自监督学习的遮蔽自编码器, 庞亚田, 王闻箫, 泰弗朗西斯·E·H, 刘伟, 田永红, 袁立, 2022
- 朝着更好的准确性-效率权衡：分割与共同训练, 赵帅, 周立光, 王闻箫, 蔡登, 林天伦, 徐扬生, 2022
- 从三个维度加速CNN：一个全面的剪枝框架, 王闻箫, 陈明浩, 赵帅, 陈龙, 胡金明, 刘海峰, 蔡登, 何晓飞, 刘伟, 2021
- COP: 通过正则化相关性基于滤波器级剪枝的定制深度模型压缩, 王闻箫, 付聪, 郭继顺, 蔡登, 何晓飞, 2019
